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라틴 사각형 디자인의 총 df를 계산합니다.

나는 4 개의 자동차와 4 개의 루트에 4 개의 오일 블렌드가 사용되는 디자인을 가지고 있습니다. 3 복제 

그래서

자동차 = 3 df

경로 = 3 df

오일 블랜드 = 3df 

복제 = 2df

모델 df = 11

내가 어떻게 총 자유도를 계산할 수 있는지. 

 

제목 : Re : latin square design에서 총 df를 계산합니다.

4 개의 블렌드 x 4 차 x 4 경로 x 3 반복 = 관측치가 독립적이라고 가정 할 때 192 자유도로 시작하십시오. 수정 된 총 제곱합을 계산할 때 웅대 한 평균에 대한 자유도 1을 잃습니다. 귀하의 메시지는 총 9 자유도의 '주요 효과'(첫 번째 부가적인 용어) 만있는 모델을 사용할 것임을 나타냅니다. 그러면 오차 합이 182가되는 자유도가 생깁니다.

 

Fit Least Squares의 분산 분석 보고서는 다음 회계를 확인합니다.

 

제목 : Re : latin square design에서 총 df를 계산합니다.

좋아, 그럼 왜 책에 뭔가 있는거 보여? 이자형. 첨부 된 그림을 참조하십시오. 

제목 : Re : latin square design에서 총 df를 계산합니다.

사과드립니다. 나는 다른 디자인을 사용했다. 다시 시작하겠습니다.

 

당신은 4 가지 수준에서 각각 3 가지 요소를 가지고 있습니다. 라틴 스퀘어 디자인은 4 ^ (3-1) = 16으로 실행되는 정규 분수 계승법입니다. 디자인을 두 번 복제하여 총 48 회 실행했습니다. 이 데이터 세트에는 48 자유도가 있습니다.

 

따라서 모델은 이전과 같이 1 자유도를 사용하여 수정 된 총 제곱합을 추정합니다. 고정 효과의 추정치는 오일 블렌드의 경우 3df, 자동차의 경우 3df, 경로의 경우 3df 또는 모델의 경우 9df를 사용합니다. 오류 제곱의 합에 대한 df는 48 - 1 - 9 = 38입니다. 당신의 책 예제는 복제물을 고정 효과 (blocking)로 추정하기 때문에 36을 위해 다른 2df를 뺍니다.

 

 

차단을 위해 복제본을 사용하고 있습니까? 그렇다면 블록의 특성은 무엇입니까?